Синтетика + реальность: новый подход к робо-обучению от Unitree

Компания Unitree Robotics опубликовала свой первый открытый World-Model-Action ^[1] (WMA) фреймворк под названием UnifoLM-WMA-0-Base, доступный на Hugging Face. Это универсальная система, которая сочетает симулятор и модуль действий для обучения ^[2] роботов, подходящая для разных типов тел (например, шагающих, колесных и т.д.).

WMA-модель включает два ключевых компонента: Simulation Engine, который генерирует синтетические данные для обучения, и Policy Enhancement, задачей которого является прогнозирование будущего взаимодействия с окружающей средой и оптимизация действий робота. То есть робот не просто реагирует, а предугадывает.

Архитектура открытая (open source), под лицензией CC BY-NC-SA 4.0, что позволяет исследователям, студиям и независимым разработчикам использовать модель для своих задач, модифицировать и интегрировать, если согласны с условиями.

UnifoLM-WMA-0 уже удобна для реальной робототехники не только в симуляции, но и в реальных роботах. Это один из шагов, приближающих универсальных агентов, которые могут адаптироваться к разным типам тела и сред.

Для индустрии это значит: менее дорогие эксперименты, доступность передового мира-моделирования для тех, кто не имеет огромных ресурсов, и ускоренная разработка автономных роботов.

Хотите быть в курсе важных новостей из мира ИИ? Подписывайтесь на наш Telegram‑канал BotHub AI News ^[3].